計算論的臨床心理学サマースクール2025
2025-08-07
研究テーマ・関心
国内で初めて心理ネットワークのシミュレーション研究を行った論文(多分)
\[A^{t}_{i} = \sum^{J}_{j=1} cW_{ij}X^{t-1}_j\tag{1}\]
\[P(X^{t}_{i} = 1) = \frac{1}{1+e^{b_{i}}-A^{t}_i} \tag{2}\]
ネットワークシミュレーションを実行する関数を
パッケージにしてまとめました
ご自身のRコンソールに以下をコピペして,パッケージをダウンロードしてください
パッケージのサンプルコード
# Example data for a 6-symptom network
set.seed(456)
weight_6 <- matrix(rnorm(6*6, mean = 0.2, sd = 0.08), nrow = 6, ncol = 6)
diag(weight_6) <- 0
weight_6[upper.tri(weight_6)] <- t(weight_6)[upper.tri(weight_6)]
threshold_6 <- data.frame(threshold = rnorm(6, mean = 0.3, sd = 0.05))
target_list_6 <- list(symptom1 = 1, symptom2 = 0, symptom3 = 1,
symptom4 = 0, symptom5 = 0, symptom6 = 1)
custom_symptom_names_6 <- c("Anxiety", "Sadness", "Fatigue",
"Insomnia", "Irritability", "Pain")サンプルコードの実行!
# Run the simulation with custom parameters
sim_results <- simulate_treatment_network(
W_init = weight_6,
b_init = threshold_6$threshold,
target = target_list_6,
connectivity = 1.2,
edge_between_TC = 0.8,
weight_bias = 1.2,
TB = 0.8,
trial = 5, # Example: Overriding default 10
baseline_iteration = 15, # Example: Overriding default 10
num_TC = 4, # Example: Overriding default 5
TC_iteration_per_component = 12, # Example: Overriding default 10
follow_up_iteration = 15, # Example: Overriding default 10
symptom_name = custom_symptom_names_6
)先ほど推定したIsing modelの重みと閾値を使って,シミュレーション